136 подписчиков

[🍃] Итераторы и Генераторы | Ключевые знания для начинающих

3 минуты

53 прочтения

12 апреля 2023

В языке Python есть два мощных инструмента, которые позволяют нам генерировать данные или выполнять итерации по коллекции элементов: генераторы и итераторы.

Хотя в чем-то они похожи, у них есть явные различия, которые делают их подходящими для разных случаев использования. В этой статье мы рассмотрим концепции генераторов и итераторов в Python и то, как их можно эффективно использовать в вашем коде.

Что такое генератор?

Генератор - это особый тип функции, позволяющий создавать последовательность значений по одному, вместо того чтобы возвращать всю последовательность сразу. Когда вызывается функция-генератор, она возвращает объект-итератор, который управляет потоком данных из генератора. Функция генератора продолжает выполняться до тех пор, пока не достигнет конца своей итерации, после чего она прекращает выполнение.

Вот пример простой функции-генератора, которая генерирует последовательность Фибоначчи:

В приведенном выше примере fibonacci() - это функция-генератор, которая создает бесконечную последовательность чисел Фибоначчи. Вызвав функцию, мы создаем объект генератора fib. Затем мы можем использовать метод next() для получения следующего значения в последовательности. Мы можем использовать цикл for для перебора первых 10 чисел Фибоначчи, вызывая next() внутри цикла. Цикл завершится после 10 итераций, поскольку мы используем функцию range() для создания счетчика цикла.

Что такое итератор?

Итератор - это объект, который обеспечивает доступ к элементам коллекции по одному. Это более общая концепция, чем генератор, поскольку он может работать с любым видом коллекции, а не только с последовательностью значений. Итератор создается из функции-генератора или последовательности (например, списка или кортежа).

Вот пример создания итератора из списка:

В этом примере мы создаем итератор из списка чисел с помощью функции iter(). Затем мы вызываем функцию next(), чтобы получить первый элемент итератора.

Различия между генераторами и итераторами

Хотя и генераторы, и итераторы предоставляют средства для последовательного доступа к данным, между ними есть несколько ключевых различий:

Поток управления

И генераторы, и итераторы возвращают управление обратно вызывающей стороне после каждой итерации. Однако главное различие между ними заключается в том, что генератор работает до тех пор, пока не достигнет конца своей итерации, после чего он вызывает исключение StopIteration и прекращает выполнение.

С другой стороны, итератор можно использовать для многократного перебора последовательности значений, и он не прекращает выполнение, пока ему явно не прикажут это сделать. Кроме того, генератор - это особый тип итератора, который создается с помощью функции генератора, содержащей один или несколько операторов yield, которые позволяют ему создавать последовательность значений, по которым можно выполнять итерации.

А итератор - это объект, реализующий протокол итератора, который требует, чтобы у него был метод __next__(), возвращающий следующее значение в последовательности, и метод __iter__(), возвращающий сам объект итератора.

Использование памяти

В целом, и итераторы, и генераторы являются эффективными способами генерирования последовательностей значений в Python.

Случаи применения

Генераторы лучше всего подходят для генерации небольших последовательностей значений, вычисление которых требует больших затрат. Они также полезны для создания функций ленивой загрузки, которые загружают данные только по мере необходимости. Итераторы лучше подходят для работы с большими коллекциями данных, где производительность имеет решающее значение.

Заключение

Генераторы и итераторы - мощные инструменты в Python, позволяющие гибко и эффективно работать с данными. Понимая их сильные и слабые стороны, вы можете выбрать подходящий инструмент для работы и писать более чистый и эффективный код. Если вам нужно генерировать сложные последовательности значений или обрабатывать большие объемы данных, генераторы и итераторы открывают широкие возможности для работы с данными в Python.